1. GCE 简介
GCE(Genome Characteristics Estimation) 是华大基因用于基因组评估的软件，其参考文献为：Estimation of genomic characteristics by analyzing k-mer frequency in de novo genome projects。下载地址：ftp://ftp.genomics.org.cn/pub/gce。
GCE 软件包中主要包含 kmer_freq_hash 和 gce 两支程序。前者用于进行 kmer 的频数统计，后者在前者的结果上进行基因组大小的准确估算。
2. GCE 下载和安装
$ wget ftp://ftp.genomics.org.cn/pub/gce/gce-1.0.0.tar.gz $ tar zxf gce-1.0.0.tar.gz -C /opt/biosoft
3. kmer_freq_hash 的使用
kmer_freq_hash 的常用例子：
$ /opt/biosoft/gce-1.0.0/kmerfreq/kmer_freq_hash/kmer_freq_hash \ -k 21 -l reads.list -a 10 -d 10 -t 24 -i 50000000 -o 0 -p species &> kmer_freq.log
kmer_freq_hash 的常用参数：
-k <17>
设置 kmer 的大小。该值为 9~27，默认值为 17 。
-l string
list文本文件，其中每行为一个fastq文件的路径。
-t int
使用的线程数，默认为 1 。
-i int
初始的 hash 表大小，默认为 1048576。该值最好设置为 （kmer 的种类数 / 0.75）/ 线程数。如果基因组大小为 100M，测序了 40M 个 reads，reads 的长度为 100bp，测序错误率为 1%，kmer的大小为 21，则kmer的种类数为100M+40M*100*1%*21=940M，若使用24线程，则该参数设置为 i=940M/0.75/24=52222222。
-p string
设置输出文件的前缀。
-o int
是否输出 k-mer 序列。1: yes, 0: no，默认为 1 。推荐选 0 以节约运行时间。
-q int
设置fastq文件的phred格式，默认为 64。该值可以为 33 或 63。
-c double
设置k-mer最小的精度，该值位于 0~0.99，或为 -1。 -1 表示不对 kmer进行过滤。设置较高的精度，可以用于过滤低质量 kmer。精度是由 phred 格式的碱基质量计算得来的。
-r int
设置获取 k-mer 使用到的 reads 长度。默认使用 reads 的全长。
-a int
忽略read前面该长度的碱基。
-d int
忽略read后面该长度的碱基。
-g int
设置使用该数目的碱基来获取 k-mers，默认是使用所有的碱基来获取 k-mer。
kmer_freq_hash 的主要结果文件为 species.freq.stat。该文件有 2 列：第1列是kmer重复的次数，第二列是kmer的种类数。该文件有255行，第225行表示kmer重复次数>=255的kmer的总的种类数。该文件作为 gce 的输入文件。
kmer_freq_hash 的输出到屏幕上的信息结果保存到文件 kmer_freq.log 文件中。该文件中有粗略估计基因组的大小。其中的 Kmer_individual_num 数据作为 gce 的输入参数。
4. gce 的使用
gce 的常用例子：
$ /opt/biosoft/gce-1.0.0/gce \ -f species.freq.stat -c 85 -g 4112118028 -m 1 -D 8 -b 1 > species.table 2> species.log
gce 的常用参数：
-f string
kmer depth frequency file
-c int
kmer depth frequency 的主峰对应的 depth。gce 会在该值附近找主峰。
-g int
总共的 kmer 数。一定要设定该值，否则 gce 会直接使用 -f 指定的文件计算 kmer 的总数。由于默认下该文件中最大的 depth 为 255，因此，软件自己计算的值比真实的值偏小。同时注意该值包含低覆盖度的 kmer。
-M int
支持最大的 depth 值，默认为 256 。
-m int
估算模型的选择，离散型（0），连续型（1）。默认为 0，对真实数据推荐选择 1 。
-D int
precision of expect value，默认为 1。如果选择了 -m 1，推荐设置该值为 8。
-H int
使用杂合模式（1），不使用杂合模式（0）。默认值为 0。只有明显存在杂合峰的时候，才选择该值为 1 。
-b int
数据是（1）否（0）有 bias。当 K > 19时，需要设置 -b 1 。
gce 的结果文件为 species.table 和 species.log 。species.log 文件中的主要内容：
raw_peak now_node low_kmer now_kmer cvg genome_size a[1] b[1] 84 35834245 22073804 4044916750 84.6637 4.83093e+07 0.928318 0.637648 raw_peak： 覆盖度为 84 的 kmer 的种类数最多，为主峰。 now_node： kmer的种类数。 low_kmer： 低覆盖度的 kmer 数。 now_kmer： 去除低覆盖度的 kmer 数，此值 = （-g 参数指定的总 kmer 数） - low_kmer 。 cvg：估算出的平均覆盖度 genome_size：基因组大小，该值 = now_kmer / cvg 。 a[1]： 在基因组上仅出现 1 次的 kmer 之 种类数比例。 b[1]： 在基因组上仅出现 1 次的 kmer 之 数量比例。该值代表着基因组上拷贝数为 1 的序列比例。
如果使用 -H 1 参数，则会得额外得到如下信息：
for hybrid: a[1/2]=0.223671 a1=0.49108 kmer-species heterozygous ratio is about 0.125918 上面结果中，0.125918 是由 a[1/2] 计算出来的。 0.125918 = a[1/2] / （ 2- a[1/2] ) 。 a[1/2]=0.223671 表示在所有的 uniqe kmer 中，有 0.223671 比例的 kmer 属于杂合 kmer 。 此外，有 a[1/2] 和 b[1/2] 的值在最后的统计结果中。重复序列的含量 = 1 - b[1/2] - b[1] 。
则杂合率 = 0.125918 / kmer_size 。 若计算出的杂合率低于 0.2%，个人认为测序数据应该是纯合的。这时候，应该不使用 -H 1 参数。使用 -H 1 参数会对基因组的大小和重复序列含量估算造成影响。
5. 不同杂合率，有无重复序列的 kmer species 和 kmer individuals 图
下图中 a 和 b 是对理想中无重复的基因组在不同杂合率下的曲线图；
下图中 c 和 d 是对有重复的基因组(human)在不同杂合率下的曲线图。
从下图可以参考不同杂合率下的曲线状况。
